#pragma once

#include "index.hpp"
#include "util.hpp"
#include "log.hpp"
#include <algorithm>
#include <jsoncpp/json/json.h>

namespace ns_searcher
{
    // 为了解决搜索结果出现重复文档的问题(搜索关键字被jiaba分词后的几个词对应在同一个文档(即同一个doc_id)出现, 导致倒排拉链中存在重复情况)
    struct InvertedElemPrint
    {
        uint64_t doc_id;                  // 文档ID
        int weight;                       // 文档权重
        // 可能多个词对应同一个ID, 所以采用数组的结构, 将搜索结果合并
        std::vector<std::string> words;   // 存储倒排拉链节点

        InvertedElemPrint() : doc_id(0), weight(0) {}
    };

    class Searcher
    {
    private:
        ns_index::Index *index; // 供系统进行查找的索引
    public:
        Searcher() {}
        ~Searcher() {}
    public:
        // 初始化搜索引擎
        void InitSearcher(const std::string &input)
        {
            // 1. 获取index对象
            index = ns_index::Index::GetInstance();
            LogMessage(DEBUG, "获取index单例成功...");
            // 2. 根据index对象建立索引
            index->BuildIndex(input);
            LogMessage(DEBUG, "建立正排和倒排索引成功...");
            // 3. 获取竞价信息
            index->AddAdvertise();
            LogMessage(DEBUG, "获取竞价信息成功...");
        }

        // 根据用户的搜索关键词, 查找结果, 并返回给用户搜索结果
        // query: 用户的搜索关键词, json_string: 返回给用户浏览器的搜索结果
        void Search(const std::string &query, std::string *json_string)
        {
            // 1. 分词: 对query按照searcher的要求进行分词
            std::vector<std::string> words;
            ns_util::JiebaUtil::CutStringRemove(query, &words);

            // 2. 检索触发: 根据分词的各个"词进行index索引查找(建立index是忽略大小写的，所以搜索的关键字也要忽略)", 
            
            // 存放全部文档的倒排索引, 用于后面根据权重排序
            std::vector<InvertedElemPrint> inverted_list_all;
            // doc_id与InvertedElemPrint建立映射关系, 目的是为了根据doc_id去重
            std::unordered_map<uint64_t, InvertedElemPrint> tokens_map;

            for(std::string word : words)
            {
                // 将分的词变成小写
                boost::to_lower(word);

                // 根据倒排索引哈希表中的关键字word获得倒排拉链
                ns_index::InvertedList *inverted_list = index->GetInvertedList(word);
                if(nullptr == inverted_list)
                {
                    std::cout << "continue" << std::endl;
                    continue;
                }
            
                // 遍历倒排拉链, 把重复的doc_id合并
                for(const auto &elem : *inverted_list)
                {
                    // 采用引用的方式获得哈希表为doc_id映射的倒排拉链
                    auto &item = tokens_map[elem.doc_id]; // 如果没有就创建, 如果有就获得
                    // 这个item一定是doc_id相同的
                    item.doc_id = elem.doc_id;
                    // 如果存在相同的doc_id, 权值相加
                    item.weight += elem.weight;
                    // 将InvertedElem内的关键字word放入InvertedElemPrint的vector数组中
                    // 这样即使有doc_id相同的关键字也都会放入同一个vector中, 完成去重的效果
                    item.words.push_back(elem.word);
                }

                // 获取竞价排名信息
                std::unordered_map<std::string, int> advertise_rec = index->GetAdvertise_rec();
                // 再次遍历, 判断是否参与竞价排名, 并对其进行修改
                for(const auto &elem : *inverted_list)
                {
                    auto &item = tokens_map[elem.doc_id];
                    // 获得文档信息
                    ns_index::DocInfo *doc = index->GetForwardIndex(item.doc_id);
                    // 根据url查找该文档是否参与了竞价排名, 并根据出价修改所占权重, 进而修改其排序
                    // 同时在其标题后写上 [广告] 标识
                    for(auto &ad_pair : advertise_rec)
                    {
                        if(ad_pair.first == doc->url)
                        {
                            // 如果没有添加过[广告], 就在对应参与竞价排名的文档的标题加上[广告]
                            int pos = doc->title.find("[广告]");
                            if(pos == std::string::npos) doc->title += "[广告]";
                            // 根据原权重以及竞价更改权重
                            item.weight = item.weight * (ad_pair.second / 10);
                        }
                    }
                }
            }

            // 完成去重后, 把每一个不重复的doc_id倒排索引放入记录全部文档倒排索引的数组中
            for(const auto &item : tokens_map)
            {
                inverted_list_all.push_back(std::move(item.second));
            }
            // 3. 合并排序: 汇总查找结果, 按照相关性权重(weight)降序排序
            std::sort(inverted_list_all.begin(), inverted_list_all.end(), \
                    [](const InvertedElemPrint &e1, const InvertedElemPrint &e2){ 
                    return e1.weight > e2.weight;
                    });

            // 4. 构建Json: 根据查找出来的结果, 构建Json字符串
            // 创建Json对象root, 用于保存所有的文档信息
            Json::Value root;
            for(auto &item : inverted_list_all)
            {
                // 根据doc_id获取正排索引的文档信息
                ns_index::DocInfo *doc = index->GetForwardIndex(item.doc_id);
                if(nullptr == doc) continue;

                // 创建Json对象elem, 添加标题, 摘要, url信息
                Json::Value elem;
                elem["title"] = doc->title;
                // content是文档的去标签的结果, 但是不是想要的, 想要的是其中一部分, 即摘要
                // 通过GetDesc函数获得关键字前后的内容(摘要)
                elem["desc"] = GetDesc(doc->content, item.words[0]); 
                elem["url"] = doc->url;

                // 将elem添加到结果root中
                root.append(elem);
            }

            // FastWriter用于转换为字符串时采用快速的方法
            Json::FastWriter writer;
            // 调用write方法, 将Json对象root快速的转换为字符串
            *json_string = writer.write(root);
        }

        // 获取摘要
        std::string GetDesc(const std::string &html_content, const std::string &word)
        {
            // 找到关键字word在html content中的首次出现, 然后往前找100字节(如果没有100个, 就从begin开始), 往后找100字节(如果没有100个, 就到end结束)
            // 截取这部分内容
            const int prev_step = 100;
            const int next_step = 100;
            // 1. 找到首次出现关键字的位置
            // 使用search函数在html中查找word的第一次出现, 将结果存储在iter中
            auto iter = std::search(html_content.begin(), html_content.end(), word.begin(), word.end(), [](int x, int y){
                return (std::tolower(x) == std::tolower(y));
            });
            // 没有找到, 报错
            if(iter == html_content.end())
            {
                LogMessage(WARNING, "not exists word");
                return "None1";
            }
            // 获得关键字位置与内容开头的距离
            int pos = std::distance(html_content.begin(), iter);

            // 2. 获取start, end 
            int start = 0;
            int end = html_content.size() - 1;
            // 如果之前有大于100个字节, 就更新开始位置
            if(pos > start + prev_step) start = pos - prev_step;
            // 如果之后有大于100个字节, 就更新结束位置
            if(pos + next_step < end) end = pos + next_step;

            // 3. 截取子串
            // 开头比结尾大, 报错
            if(start >= end)
            {
                LogMessage(WARNING, "start >= end");
                return "None2";
            }
            // 截取start和end内的子串, 作为摘要
            std::string desc = html_content.substr(start, end - start);
            desc += "...";
            // 返回摘要
            return desc;
        }
    };
}